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3.2ASK信号产生电路设计图3.1：2ASK信号的产生电路这里，基带信号频率为800hz，载波为5000hz，带通滤波器范围是4200~5800hz。
图3.2：基带信号图3.3：载波信号用乘法器将载波和基带信号相乘即可得调制过的2ASK信号图3.4：2ASK信号波形5.2ASK非相干解调电路的设计在原理处已经说明用非相干解调电路，其仿真电路图如下图5.1所示图5.1：2ASK非相干解调电路这里选取的带通滤波器与相应的调制电路的范围相同。
低通滤波器是800hz，与基带信号频率相同，两个滤波器参数相同，是为了滤得更彻底。
图5.2：有噪声全波整流后波形图5.3：有噪声位同步及采样保持后波形图5.4：有噪声判决后波形图5.5：无噪声全波整流后波形图5.6：无噪声位同步及采样保持后波形图5.7：无噪声判决后波形上述六图分别是是在有噪声和无噪声的情况下选择的fc=1000hz的一路信号的波形。
比较两次传输（有无噪声）得，有噪声时，基带信号为‘0’时，整形信号仍有微小波动，有可能影响到信号的传输和解调，无噪声时，微小波动几乎没有，几乎不会影响信号的传输，符合理论解释。
7.频分复用电路的设计图7.1频分复用电路这里共有六路信号，载波频率fc分别为1000hz，3000hz，5000hz，7000hz，9000hz，11000hz，相邻两个相差为2000hz，基带信号频率为800hz，相当于有一个（2000-800*2=400hz）宽的隔离带，可以满足信号之间不交叉重叠。
每一路信号相对的带通滤波器的范围是fc-800hz~fc+800hz，前后两个带通滤波器的范围相同。
波形见图7.2（有噪声）和图7.3（无噪声）A：复用前波形B：复用后波形C：六路信号复用总波形图7.2：有噪声频分复用前后波形变化上述三图是有噪声情况下频分复用前后的波形。
复用前后波形取自fc=1000hz的一路。
通过波形比较可以看出，复用后波形有轻微失真，大部分仍保持原本的趋势。
操作系统第⼆章进程的描述与控制题⽬1-1. 下⾯对进程的描述中，错误的是。
A.进程是动态的概念B. 进程执⾏需要处理机C.进程是有⽣命周期的D. 进程是指令的集合【答案】D动态的，有⽣命周期的。
【解析】【解析】程序是指令的集合。
⽽进程是程序的⼀次执⾏，是动态的，有⽣命周期的。
1-2. 分配到必要的资源并获得处理机时的进程状态是 ()A. 就绪状态B. 执⾏状态C. 阻塞状态D. 撤消状态【答案】B【解析】分配到必要地资源获得处理机时的进程状态是执⾏状态。
1-3.程序的顺序执⾏通常在①的⼯作环境中，具有以下特征②。
程序的并发执⾏在③的⼯作环境中，具有如下特征④。
A. 单道程序B.多道程序C. 程序的可再现性D. 资源共享【答案】①A ②C ③B ④D。
【解析】程序的顺序执⾏通常在单道程序的⼯作环境中，具有程序结果的可再现性特征；程序的并发执⾏在多道程序的⼯作环境中，具有共享资源的特征。
1-4. 下列进程状态变化中，变化是不可能发⽣的A. 运⾏——就绪B.运⾏—— 等待C. 等待——运⾏D. 等待——就绪【答案】C【解析】当调度程序为某就绪状态的进程分配了处理机时，该进程便由就绪状态变为执⾏状态；正在执⾏的进程因等待发⽣某事件⽽⽆法执⾏时，该进程由执⾏状态变为等待状态；当处于等待状态的进程所等待的事件发⽣时，该进程由等待状态变为就绪状态；正在执⾏的进程如因时间⽚⽤完⽽暂停执⾏，该进程由执⾏状态变为就绪状态。
等待——运⾏不可能发⽣，就绪—— 等待不可能发⽣。
运⾏不可能发⽣，就绪唯⼀的双向箭头是运⾏运⾏——就绪，就绪——运⾏唯⼀的双向箭头是1-5. 当时，进程从执⾏状态转变为就绪状态。
A. 进程被调度程序选中B. 时间⽚到C. 等待某⼀事件D.等待的事件发⽣【答案】B。
【解析】正在执⾏的进程，如因时间⽚⽤完⽽暂停执⾏，则该进程由执⾏状态转变为就绪状态。
就绪——运⾏ C. 等待某⼀事件运⾏—— 阻塞 D.等待的事件发⽣等待——就绪A. 进程被调度程序选中，进程被调度程序选中，就绪1-6. 如果系统中有n个进程，则就绪队列中进程的个数最多为。
学 生 实 验 报 告 书实验课程名称 操 作 系 统 开 课 学 院 计算机科学与技术学院 指导老师姓名 刘 军 学 生 姓 名 小灰灰的爸爸 学生专业班级 中国好学长系列2013 — 2014 学年 第 一 学期学生学号实验课成绩实验课程名称：操作系统实验项目名称Linux键盘命令和vi实验成绩实验者专业班级组别同组者实验日期年月日第一部分：实验分析与设计（可加页）一、实验内容描述（问题域描述）掌握Linux系统键盘命令的使用方法。
二、实验设计（包括实验方案设计，实验手段的确定，实验步骤，实验过程等）Vi编辑器是所有计算机系统中最常用的一种工具。
UNIX下的编辑器有ex,sed和vi等，其中，使用最为广泛的是vi。
1．进入vi在系统提示符号输入vi及文件名称后，就进入vi全屏幕编辑画面：例如：$ vi myfile有一点要注意，在进入vi之后，是处于“命令行模式”，要切换到“插入模式”才能够输入文字。
2. 切换至插入模式编辑文件在“命令行模式”下按一下字母“i”就可以进入“插入模式”，这时候就可以开始输入文字了。
3. Insert 的切换处于“插入模式”，就只能一直输入文字，按一下“ESC”键转到”命令行模式”能够删除文字。
4. 退出vi及保存文件在“命令行模式”下，按一下“：”冒号键进入“Last line mode”，例如：: w myfilename: wq (输入”wq”，存盘并退出vi): q! (输入q!，不存盘强制退出vi)三、主要实验工具、仪器设备及耗材安装Linux系统的计算机一台。
第二部分：实验结果分析（可加页）一、调试过程（包括调试方法描述、实验数据记录，实验现象记录，实验过程发现的问题等）在整个过程中，最困难的就是记忆整个Vi命令。
在查阅资料的情况下，这个问题得到了解决。
二、实验结果描述1.进入vi在系统提示符号输入vi及文件名称后，就进入vi全屏幕编辑画面图1 vi主界面2.切换至插入模式编辑文件在“命令行模式”下按一下字母”i”就可以进入”插入模式”。
《微机原理及接口技术B》实验指导书※实验环境实验设备——唐都TD-PITE 80X86 微机原理及接口技术微机实验平台。
每套设备包括实验箱一台、配备安装有Wmd86联机操作软件的PC微机一台、连接线及电源线。
图1 实验平台连接示意图图2 唐都TD-PITE实验箱图3 唐都TD-PITE实验箱布局图操作步骤：1、打开电脑。
2、插好实验平台电源线。
3、通过串口连接线连接实验箱与微机。
4、打开Wmd86联机操作软件。
5、检查端口是否选择好。
6、进行实验接线。
7、录入汇编程序。
8、编译、链接、下载，观察结果。
图4 Wmd86联机操作软件实验一定时器的使用1.实验目的和意义●熟悉接口试验箱的使用环境。
●体会接口电路通过外部总线与处理器连接原理。
●掌握可编程芯片8253的编程方法。
2.实验设备PC 机一台，TD-PITE 实验装置一套。
3.实验内容1、编写程序，将8254 的计数器0 和计数器1 都设为方式3，用信号源1MHz 作为CLK0时钟，OUT0 为波形输出1ms 方波，再通过CLK1 输入，OUT1 输出1s 方波。
2、编写程序，将8254 的计数器0 设为方式3，计数值为十进制数4，用单次脉冲KK1＋作为CLK0 时钟，OUT0 连接MIR7，每当KK1＋按动 5 次后产生中断请求，在Wmd86程序运行结果栏上显示字符M 。
改变计数值，验证8254 的计数功能。
4.背景知识〔1〕8254的功能➢8253具有三个独立的16位计数器〔0#~2#通道〕；➢每个通道有6种工作方式；➢可以进行二进制或十进制计数，计数方式为减1计数。
〔最高计数频率2.6MHZ〕〔2〕8254 的内部结构和外部引脚图1.1 8254内部结构图1.2 8254外部引脚〔3〕8254 的工作方式●方式0：计数到0 结束输出正跃变信号方式。
●方式1：硬件可重触发单稳方式。
●方式2：频率发生器方式。
●方式3：方波发生器。
●方式4：软件触发选通方式。
目录摘要1 FFT原理与实现 (1)1.1引言 (1)1.2 DFT计算公式 (1)1.3旋转因子WN的特性 (1)1.4调用8点计算16点 (5)2 程序代码 (6)2.1 计算8点FFT代码 (6)2.2计算算16点FFT代码 (6)3上机过程 (8)3.1编写8点FFT函数 (8)3.2调用系统函数 (9)3.3 编写16点FFT函数 (9)3.4调用系统函数 (9)4 心得体会 (10)参考文献 (12)摘要FFT，即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。
FFT算法可分为按时间抽取算法和按频率抽取算法本文详细介绍了快速傅里叶算法的原理及推详细推导过程，并给出了8点fft的蝶形图及matlab程序代码，并通过调用该函数就算16点的fft。
关键词：matlab；fft；函数1 FFT 原理与实现1.1引言信号的傅里叶变换或频谱分析是信号处理中的一个强有力工具。
它把信号、线性系统、相关、卷积等概念有机结合在一起。
对于数字系统来说，我们应该把谱分析也离散化，这就是离散傅里叶变换（DFT ）。
1965年库利与图基提出了一种快速计算DFT 的方法，很快就得到了广泛的应用。
常见的FFT 算法有2大类，一类是按时间抽取的FFT 算法（简称DIT-FFT),另一类是按频率抽取的FFT 算法（简称DIF-FFT)。
1.2 DFT 计算公式对于N 点序列，它的离散傅里叶变换（DFT ）为离散傅里叶变换的逆变换（IDFT ）为：1.3 旋转因子WN 的特性（1）WN 的对称性*)(nk nk NNWW-= （2）（2）WN 的周期性()()nk n N kn k N NNNWW W ++== （3）利用DFT 中的周期性和对称性，使整个DFT 的计算变成一系列迭代运算，可大幅度提高运算过程和运算量，这就是FFT 的基本思想。
（3）WN 的可约性nk mnkNmN WW = （4)假设采样序列点数为N=2^L ，L 为整数，如果不满足这个条件可以人为地添加若干个0以使采样序列点数满足这一要求。
1数字信号处理简介1.1 数字信号处理概念相对于模拟信号，数字信号是时间、幅值都离散的信号，数字信号处理就是通过计算机或专用处理设备，用数值计算等数字方式对数字信号进行各种处理，将数字信号变换成符合要求的某种形式。
数字信号处理主要包括数字滤波和数字频谱分析两大部分。
例如，对数字信号进行滤波，限制其频带或滤除噪声和干扰，以提取和增强信号的有用分量；对信号进行频谱分析或功率分析，了解信号的频谱组成，以对信号进行识别。
当然，凡是用数字方式对信号进行滤波，变换，增强，压缩，估计和识别等都是数字信号处理的研究范畴。
数字信号处理在理论上所涉及的范围极其广泛。
数字领域中的微积分，概率统计，随机过程，高等代数，数值分析，复变函数和各种变换（如傅里叶变换，Z变换，离散傅里叶变换，小波变换等）都是它的基本工具，网络理论，信号与系统等则是它的理论基础。
在科学发展上，数字信号处理又和最优控制，通信理论等紧密相连，目前已成为人工智能，模式识别，神经网络等新兴学科的重要理论基础，其实现技术又和计算机科学和微电子技术密不可分。
因此，数字信号处理是把经典的理论基础体系作为自身的理论基础，同时又使自己成为一系列新兴学科的理论基础。
1.2数字信号处理的特点及实现方法与模拟信号处理相比，数字信号处理具有高精度、高稳定性、灵活性好、易于大规模集成等显着的优点。
数字信号处理的主要研究对象是数字信号，且采用数值运算的方法达到处理的目的。
数字信号处理的实现方法基本上可以分为软件实现方法、硬件实现方法和软硬件相结合的实现方法。
数字信号处理的理论、算法和实现方法三者是密不可分的。
2 FFT 算法介绍2.1 DFT 的定义对于有限长离散数字信号{x[n]}，0 ≤ n ≤ N-1，其离散谱{X[k]}可以由离散傅氏变换（DFT ）求得。
DFT 的定义为：21[][]N jnk Nn X k x n eπ--==∑，k=0,1,…N -1通常令2jNN eW π-=，称为旋转因子。
1周期信号的傅立叶级数
t=-2:0.001:2; %信号的抽样点
N=input('N=');
c0=0.5;
fN=c0*ones(1,length(t));%计算抽样上的直流分量for n=1:2:N %偶次谐波为零fN=fN+cos(pi*n*t)*sinc(n/2);
end
figure
plot(t,fN)
title(['N=' num2str(N)])
axis([-2 2 -0.2 1.2])
2非周期信号的傅立叶变换
syms t
x=exp(-2*abs(t));
F=fourier(x);
subplot(2,1,1)
ezplot(x)
subplot(2,1,2)
ezplot(F)
3连续时间系统的频域分析
b=[0 0 1]; a=[0.08,0.4,1];
[h,w]=freqs(b,a,100);
h1=abs(h); h2=angle(h);
subplot(2,1,1)
plot(w,h1); grid;
xlabel('角频率'); ylabel('幅度');
title('H(jw)的幅频特性');
subplot(2,1,2)
plot(w,h2*180/pi);
grid;
xlabel('角频率');
ylabel('相位');
title('H(jw)的相频特性');
4连续时间信号幅度调制的matlab实现
fm=10;fc=100;fs=1000;
N=1000;k=0:N-1;
t=k/fs;
x=sin(2.0*pi*fm*t);
subplot(4,1,1)
plot(t(1:200),x(1:200))%产生‘pm’调制信号
y=modulate(x,fc,fs,'pm');
subplot(4,1,2)
plot(t(1:200),y(1:200))
xlabel('times(s)');
axis([0,0.2,-1,1]);
title('Modulated signal (pm)');
>> %产生'fm'调制信号
y=modulate(x,fc,fs,'fm');
subplot(4,1,3)
plot(t(1:200),y(1:200))
xlabel('times(s)');
axis([0,0.2,-1,1]);
title('Modulated signal (fm)');%产生'am'调制信号
y=modulate(x,fc,fs,'am');
subplot(4,1,4)
plot(t(1:200),y(1:200))
xlabel('times(s)');
axis([0,0.2,-1,1]);
title('Modulated signal (am)');
5抽样与抽样定理的MA TLAB实现Dt=0.00005; t=-0.005:Dt:0.005; xa=exp(-1000*abs(t));%模拟信号
Wmax=2*pi*2000;
K=500;k=0:K;W=k*Wmax/K;
Xa=xa*exp(-j*t'*W)*Dt;
Xa=real(Xa);
W=[-fliplr(W),W(2:501)];
Xa=[fliplr(Xa),Xa(2:501)];
subplot(4,2,1); plot(t*1000,xa)
subplot(4,2,2); plot(W/(2*pi*1000),Xa*1000)
title('模拟信号')
>> Ts=0.0002; n=-25:1:25;
x=exp(-1000*abs(n*Ts)); %离散信号
w=pi*k/K; X=x*exp(-j*n'*w); X=real(X);
w=[-fliplr(w),w(2:K+1)];
X=[fliplr(X),X(2:K+1)];
subplot(4,2,3);
stem(n*Ts*1000,x)
subplot(4,2,4);
plot(w/pi,X)
title('离散信号Ts=0.2毫秒')
>> Ts=0.0005; n=-10:1:10;
x=exp(-1000*abs(n*Ts)); %离散信号
w=pi*k/K; X=x*exp(-j*n'*w); X=real(X);
w=[-fliplr(w),w(2:K+1)];
X=[fliplr(X),X(2:K+1)];
subplot(4,2,5);
stem(n*Ts*1000,x)
subplot(4,2,6);
plot(w/pi,X)
title('离散信号Ts=0.5毫秒')
>> Ts=0.001; n=-5:1:5;
x=exp(-1000*abs(n*Ts)); %离散信号
w=pi*k/K; X=x*exp(-j*n'*w); X=real(X); w=[-fliplr(w),w(2:K+1)];
X=[fliplr(X),X(2:K+1)];
subplot(4,2,7);
stem(n*Ts*1000,x)
subplot(4,2,8);
plot(w/pi,X)
title('离散信号Ts=1毫秒')。
